情報数理学科　東京紀尾井町キャンパス

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学科の理念

数学の厳密な理論に基づいた実践的課題発見・解決能力の育成

数学・統計学・情報科学といった情報数理の基礎を身につけ、データサイエンス・AIの知見によって地域や国際社会における課題に取り組む能力を備えた人材を育成します。東京都千代田区紀尾井町のキャンパスという立地を活かし、周辺の企業・自治体と連携を図ることで実践的課題に取り組む能力を養成します。また、地域社会に貢献する「数学」「情報」の教師を育成します。

学科の3つのポイント

数学の厳密な理論と
データサイエンスによる
課題解決力を育成

数学・統計学・情報科学の基礎を身につけ、データサイエンスによって地域や国際社会の課題を解決できる力を育成します。

産学官が連携した
教育研究の拠点に

企業・自治体・他大学と連携する「紀尾井町AI・データサイエンスコンソーシアム」を構築。実務家教員による最前線の情報数理を教育に活かします。

「数学」と「情報」の
教師を目指す

「数学」と「情報」の両方の教員免許を取得できます。AI時代にふさわしい地域社会に貢献する教師を育成します。

学びのSTEP

START

初年度教育で学びの基礎を固める
数学の基礎である微分積分学、線型代数学、データ解析の基礎、Python、Rを必修科目としています。

PRACTICE

基礎をベースに学びを深めていく
2年次より「応用数学」「統計学・データサイエンス」「情報科学」を学びます。

RESEARCH

専門分野を定め研究する
現実の問題を解析し、科学的で実践的な問題解決法を研究します。

VISION

自立的に学び、実社会で応用できる力を
1. 数学・統計学・情報科学によって社会課題を解決する人材を育成。
2. 地域社会に貢献する「数学」「情報」の教師を育成。

学びのフィールド

● 数学
● 応用数学
● 統計学
● データサイエンス
● AI
● 情報科学
● 留学

カリキュラム

情報数理学科カリキュラムツリー

数学

現代数学の基礎である微分積分学と線型代数学を1年次必修科目としています。2年次には、代数学、幾何学、解析学の基礎をしっかりと学び、3年次以降はそれぞれの分野を体系的かつ専門的に深めていきます。

応用数学

2年次より応用数学の基礎である数値解析、最適化、ゲーム理論、暗号理論を学びます。数学の厳密な理論に基づいたアルゴリズムをPython、C、C＋＋で実装し現実の問題に取り組みます。

プログラミング

1年次必修科目においてデータサイエンス、AIに必要なPython、統計解析に必要なRを習得します。2年次以降は科学技術計算に必要なC、C＋＋、データベースに必要なSQLを習得し専門家を育成します。

データサイエンス

1年次必修科目の「データ解析基礎」では、統計解析ソフトRを使って、データ分析の基礎を習得します。2年次以降は、AIの基礎となる「機械学習」「深層学習」の理論、Python、Rによる現実のデータを解析する力を習得します。

情報科学

1年次に情報科学の基礎であるアルゴリズム、データ構造、論理演算、算術演算を学びます。2年次にデータベースを学び、SQLによる実装を行います。3年次以降は情報科学を体系的かつ専門的に深めていきます。

留学

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城西大学海外教育プログラム（JEAP=Josai Education Abroad Program）は、休学・留年をせずに、4年間で卒業可能な本学独自の海外留学制度です。

教職課程

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情報数理学科では地域社会に貢献する「数学」「情報」の教師を育成します。

教員採用試験対策講座

5月の1次試験対策は教職教養、面接を行います。
7月、8月の2次試験対策は面接、集団討論、模擬授業を行います。また、長年の教員歴がある相談員が小論文指導をします。
2025年度は約10名が参加しました。

取得できる資格

所定の単位で取得できる資格

⚫︎中学校教諭第１種免許状（数学）
⚫︎高等学校教諭第１種免許状（数学、情報）
⚫︎測量士補（申請予定）

取得できる資格

⚫︎統計検定
⚫︎ITパスポート
⚫︎基本情報処理技術者

卒業後の進路

● 情報通信技術
● データサイエンティスト
● 金融（銀行・保険等）
● 高等学校教諭（数学・情報）
● 中学校教諭（数学）
● 公務員
● 大学院進学

2025年3月に数学科　東京紀尾井町キャンパスを卒業した学生の進路実績です（ご参考）。

学科就職率 98.1%

大学院進学実績（2025年3月卒業）
東京都立大学大学院理学研究科数学専攻、玉川大学大学院教育学研究科教育学専攻

アクセス

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